ComfyUI的操作与使用
简单起见，又或者是没有N卡或者显卡的配置比较低，可以使用腾讯云HAI直接搭建ComfyUI服务。
入门使用
可以先clear掉当前的workflow，之后右键新建模块。
首先需要新建一个采样器（KSampler），采样器的配置如下：
| 参数 | 值 | 说明 |
|---|---|---|
| seed | 0 | 随机种子，控制生成结果的随机性。相同种子会产生相同结果 |
| control_after_generate | randomize | 生成后种子控制方式：randomize(随机化)、increment(递增)、decrement(递减)、fixed(固定) |
| steps | 20 | 采样步数，通常15-30步较为合适。步数越多质量越好但耗时更长 |
| cfg | 8.000 | CFG引导强度，控制AI对提示词的遵循程度。范围1-20，推荐7-12 |
| sampler_name | euler | 采样算法：euler、euler_a、dpm_2、dpm_2_ancestral、lms、ddim等 |
| scheduler | normal | 调度器类型：normal、karras、exponential、sgm_uniform等 |
| denoise | 1.000 | 去噪强度，1.0为完全去噪，0.0为不去噪。图生图时可调节此值 |
采样器的model可以选择Load Checkpoint。
positive是正向提示词，negative是反向提示词，都可以选择CLIPTextEncode。为了方便区分，可以给prompt修改一个有意义的标题。
latent_image可以设置图片的选项，例如EmptyLatentImage。
LATENT可以选择VAE Decode模块，然后可以添加一个图片预览模块。
多图合并，使用同一个背景
输出大小设置为图片背景总大小。
图片正向prompt输出拖拽，然后添加Conditioning(Set Area)节点，在其中设置图片的大小和图片在背景画布中的位置。
使用ConditioningCombine节点，合并多个Conditioning节点，之后把合并节点的输出连接到KSample。
但是，如果是单纯两个prompt直接连到采样器，两张图片会很割裂。解决办法是再新建一个prompt，之后把两张图片的输出和这个prompt使用一个combine进行合并，之后合并结果再输出到采样器。
模型
CheckPoints（检查点模型）是Stable Diffusion的核心基础模型，包含了完整的图像生成能力。它是一个预训练的神经网络模型，决定了生成图像的整体风格、质量和特征。
常用CheckPoints模型类型：
| 模型类型 | 特点 | 适用场景 | 推荐模型 |
|---|---|---|---|
| SD 1.5系列 | 经典基础模型，兼容性好 | 入门学习，插件丰富 | v1-5-pruned-emaonly.ckpt |
| SDXL系列 | 更高分辨率，质量更好 | 高质量出图 | sd_xl_base_1.0.safetensors |
| 写实人像 | 专注真实人物生成 | 人像摄影、写实风格 | realisticVisionV60B1_v51VAE.safetensors |
| 动漫二次元 | 卡通动漫风格 | 动漫插画、角色设计 | anything-v5-PrtRE.safetensors |
| 艺术绘画 | 艺术风格强烈 | 创意艺术、概念设计 | dreamshaper_8.safetensors |
| 建筑风景 | 专注场景和建筑 | 建筑设计、风景画 | architectureExterior_v40.safetensors |
模型文件格式：.ckpt：早期格式，文件较大；.safetensors：更安全的格式，加载速度快，推荐使用；.pt：PyTorch原生格式
使用LoRA模型：在主模型的MODEL节点拖拽，可以新增LoRA节点，之后把LoRA的模型替代主模型连接到采样器上面。同样的，主模型的CLIP需要连接到LoRA上面，之后把正向prompt连接到LoRA就可以了（反向prompt还是连接在CheckPoint的CLIP上面）。
LoRA和Checkpoint的定义区别如下
| 名称 | 定义 |
|---|---|
| Checkpoint | 模型的权重文件，是模型在某个训练时刻的完整状态的保存，通常包括整个模型的参数、优化器状态等。 |
| LoRA（Low-Rank Adaptation） | 一种参数高效的微调方法，不直接修改原始模型参数，而是在模型某些层中引入少量可训练参数，从而在不改变大模型主体的前提下实现微调。 |
它们有着各自不同的使用目的
| 比较项 | Checkpoint | LoRA |
|---|---|---|
| 目标 | 保存和恢复训练过程或完整模型 | 节省参数、内存，快速高效地微调大模型 |
| 应用场景 | 模型训练中断恢复、部署模型 | 微调大语言模型、个性化调整、插件式部署 |
| 文件大小 | 通常非常大（几百MB到几十GB） | 非常小（几MB到几十MB） |
实际操作
首先我们打开腾讯云的HAI界面，并新建一个ComfyUI的服务
服务创建好了之后我们打开对应的ComfyUI服务地址，可以看到如下界面
这里我们禁用掉新版UI，并且安装Crystools节点
之后我们可以看到界面会变成如下样式
随后我们下载并安装realisticVision模型
创建好服务的密码等信息会通过站内信的方式进行发送，可以使用这些信息登录到机器上，之后在机器上面下载realisticVision模型
在ComfyUI/models/checkpoints/文件夹里面下载该模型
1 | (base) root@VM-0-5-ubuntu:~# cd ComfyUI/models/checkpoints/ |
之后点击Refresh按钮，可以在checkpoint节点里面看到我们刚刚下载的模型
我们使用这个模型根据一些prompt可以生成一张福特福克斯的图片
刚刚我们的模型是在huggingface上面下载的，civitai同样也可以下载模型
使用命令下载civitai的模型，这里需要注册账号生成token并把token填入到下载链接中
1 | (base) root@VM-0-5-ubuntu:~/ComfyUI/models/checkpoints# wget --content-disposition 'https://civitai.com/api/download/models/501240?type=Model&format=SafeTensor&size=pruned&fp=fp16&token=${API_TOKEN}' |
刷新之后同样可以看到新的模型信息
之后我们使用civitai上面的推荐配置
使用推荐配置即可生成相似的图片
实际生成的图片如下，ComfyUI生成的图片会包含生成图片时用到的整个工作流，如果需要使用相同的工作流只需要在ComfyUI中导入该图片即可
如上图片的信息如下
prompt
1 | {"4": {"inputs": {"ckpt_name": "realisticVisionV60B1_v51HyperVAE.safetensors"}, "class_type": "CheckpointLoaderSimple", "_meta": {"title": "Load Checkpoint"}}, "5": {"inputs": {"width": 512, "height": 512, "batch_size": 1}, "class_type": "EmptyLatentImage", "_meta": {"title": "Empty Latent Image"}}, "6": {"inputs": {"text": "instagram photo, front shot, portrait photo of a 24 y.o woman, wearing dress, beautiful face, cinematic shot, dark shot", "clip": ["4", 1]}, "class_type": "CLIPTextEncode", "_meta": {"title": "CLIP Text Encode (Prompt)"}}, "7": {"inputs": {"text": "(nsfw, naked, nude, deformed iris, deformed pupils, semi-realistic, cgi, 3d, render, sketch, cartoon, drawing, anime, mutated hands and fingers:1.4), (deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, amputation", "clip": ["4", 1]}, "class_type": "CLIPTextEncode", "_meta": {"title": "CLIP Text Encode (Prompt)"}}, "8": {"inputs": {"samples": ["10", 0], "vae": ["4", 2]}, "class_type": "VAEDecode", "_meta": {"title": "VAE Decode"}}, "9": {"inputs": {"filename_prefix": "ComfyUI", "images": ["8", 0]}, "class_type": "SaveImage", "_meta": {"title": "Save Image"}}, "10": {"inputs": {"add_noise": "enable", "noise_seed": 794547607621135, "steps": 6, "cfg": 1.5, "sampler_name": "dpmpp_sde", "scheduler": "normal", "start_at_step": 0, "end_at_step": 10000, "return_with_leftover_noise": "disable", "model": ["4", 0], "positive": ["6", 0], "negative": ["7", 0], "latent_image": ["5", 0]}, "class_type": "KSamplerAdvanced", "_meta": {"title": "KSampler (Advanced)"}}} |
workflow
1 | {"last_node_id": 10, "last_link_id": 16, "nodes": [{"id": 9, "type": "SaveImage", "pos": [1451, 189], "size": [210, 270], "flags": {}, "order": 6, "mode": 0, "inputs": [{"name": "images", "type": "IMAGE", "link": 9, "label": "images"}], "outputs": [], "properties": {}, "widgets_values": ["ComfyUI"]}, {"id": 4, "type": "CheckpointLoaderSimple", "pos": [26, 474], "size": [315, 98], "flags": {}, "order": 0, "mode": 0, "inputs": [], "outputs": [{"name": "MODEL", "type": "MODEL", "links": [10], "slot_index": 0, "label": "MODEL"}, {"name": "CLIP", "type": "CLIP", "links": [3, 5], "slot_index": 1, "label": "CLIP"}, {"name": "VAE", "type": "VAE", "links": [8], "slot_index": 2, "label": "VAE"}], "properties": {"Node name for S&R": "CheckpointLoaderSimple"}, "widgets_values": ["realisticVisionV60B1_v51HyperVAE.safetensors"]}, {"id": 7, "type": "CLIPTextEncode", "pos": [413, 389], "size": [425.27801513671875, 180.6060791015625], "flags": {}, "order": 3, "mode": 0, "inputs": [{"name": "clip", "type": "CLIP", "link": 5, "label": "clip"}], "outputs": [{"name": "CONDITIONING", "type": "CONDITIONING", "links": [12], "slot_index": 0, "label": "CONDITIONING"}], "properties": {"Node name for S&R": "CLIPTextEncode"}, "widgets_values": ["(nsfw, naked, nude, deformed iris, deformed pupils, semi-realistic, cgi, 3d, render, sketch, cartoon, drawing, anime, mutated hands and fingers:1.4), (deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, amputation"]}, {"id": 8, "type": "VAEDecode", "pos": [1209, 188], "size": [210, 46], "flags": {}, "order": 5, "mode": 0, "inputs": [{"name": "samples", "type": "LATENT", "link": 16, "label": "samples"}, {"name": "vae", "type": "VAE", "link": 8, "label": "vae"}], "outputs": [{"name": "IMAGE", "type": "IMAGE", "links": [9], "slot_index": 0, "label": "IMAGE"}], "properties": {"Node name for S&R": "VAEDecode"}, "widgets_values": []}, {"id": 10, "type": "KSamplerAdvanced", "pos": [862.98046875, 167.984375], "size": [315, 334], "flags": {}, "order": 4, "mode": 0, "inputs": [{"name": "model", "type": "MODEL", "link": 10, "label": "model"}, {"name": "positive", "type": "CONDITIONING", "link": 11, "label": "positive"}, {"name": "negative", "type": "CONDITIONING", "link": 12, "label": "negative"}, {"name": "latent_image", "type": "LATENT", "link": 15, "label": "latent_image"}], "outputs": [{"name": "LATENT", "type": "LATENT", "links": [16], "label": "LATENT"}], "properties": {"Node name for S&R": "KSamplerAdvanced"}, "widgets_values": ["enable", 794547607621135, "randomize", 6, 1.5, "dpmpp_sde", "normal", 0, 10000, "disable"]}, {"id": 6, "type": "CLIPTextEncode", "pos": [415, 186], "size": [422.84503173828125, 164.31304931640625], "flags": {}, "order": 2, "mode": 0, "inputs": [{"name": "clip", "type": "CLIP", "link": 3, "label": "clip"}], "outputs": [{"name": "CONDITIONING", "type": "CONDITIONING", "links": [11], "slot_index": 0, "label": "CONDITIONING"}], "properties": {"Node name for S&R": "CLIPTextEncode"}, "widgets_values": ["instagram photo, front shot, portrait photo of a 24 y.o woman, wearing dress, beautiful face, cinematic shot, dark shot"]}, {"id": 5, "type": "EmptyLatentImage", "pos": [473, 609], "size": [315, 106], "flags": {}, "order": 1, "mode": 0, "inputs": [], "outputs": [{"name": "LATENT", "type": "LATENT", "links": [15], "slot_index": 0, "label": "LATENT"}], "properties": {"Node name for S&R": "EmptyLatentImage"}, "widgets_values": [512, 512, 1]}], "links": [[3, 4, 1, 6, 0, "CLIP"], [5, 4, 1, 7, 0, "CLIP"], [8, 4, 2, 8, 1, "VAE"], [9, 8, 0, 9, 0, "IMAGE"], [10, 4, 0, 10, 0, "MODEL"], [11, 6, 0, 10, 1, "CONDITIONING"], [12, 7, 0, 10, 2, "CONDITIONING"], [15, 5, 0, 10, 3, "LATENT"], [16, 10, 0, 8, 0, "LATENT"]], "groups": [], "config": {}, "extra": {"ds": {"scale": 1, "offset": [2, 0]}, "node_versions": {"comfy-core": "0.3.14"}}, "version": 0.4} |
使用LoRA
首先我们下载sd_xl_base_1.0模型，LoRA需要使用与之对应的基础模型
1 | cd ComfyUI/models/checkpoints/ |
之后我们再下载LoRA模型，这里我们使用的是Expressionism Cartoons模型
1 | (base) root@VM-0-5-ubuntu:~# cd ComfyUI/models/loras/ |
之后我们根据LoRA模型在Civitai提供的推荐设置，就可以生成对应的图片了
生成的图片如下
使用ControlNet
首先需要安装comfyui_controlnet_aux节点，之后还要下载模型。ContrlNet模型是分版本的，与基础大模型要对应。如果基础模型是SD1.5，ControlNet模型也要选择SD1.5。我们从地址 https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main 可以下载模型，模型的不同类型含义如下
| 文件名 | 控制类型 | 输入图像类型 | 用途说明 | 推荐用途 |
|---|---|---|---|---|
control_v11p_sd15_canny.pth |
Canny Edge（边缘） | 照片或图像 | 提取轮廓边缘 | 建筑、物体结构控制 |
control_v11p_sd15_depth.pth |
Depth（深度） | 照片或图像 | 模拟三维深度结构 | 景深、构图调整 |
control_v11p_sd15_inpaint.pth |
Inpainting（重绘） | 遮挡/蒙版图像 | 区域重绘 | 修图、局部创作 |
control_v11p_sd15_lineart.pth |
Line Art（线稿） | 动漫风图像 | 提取黑白线稿 | 动漫风格建模 |
control_v11p_sd15_mlsd.pth |
MLSD（直线检测） | 建筑/结构图像 | 提取直线 | 建筑、平面图等直线构图 |
control_v11p_sd15_normalbae.pth |
Normal Map（法线图） | 三维物体图像 | 表面结构建模 | 高级3D拟合 |
control_v11p_sd15_openpose.pth |
OpenPose（姿态） | 人物图像 | 骨架动作识别 | 指定人物动作/舞姿 |
control_v11p_sd15_scribble.pth |
Scribble（手绘草图） | 简笔画、草图 | 草图转图像 | 草图创作、简笔画上色 |
control_v11p_sd15_seg.pth |
Semantic Segmentation（分割图） | 分割图（每块颜色代表一种物体） | 提供语义结构控制 | 多物体控制，如人物+背景 |
control_v11p_sd15_softedge.pth |
Soft Edge（柔边缘） | 模糊边缘图 | 类似 Canny，但更柔和 | 人像、柔边轮廓控制 |
control_v11p_sd15s2_lineart_anime.pth |
Anime Line Art | 动漫线稿 | 动漫草图 → 动漫图 | 高拟真二次元创作 |
我们这里只需要下载我们所需要的模型即可
1 | cd ComfyUI/models/controlnet/ |
下载好了模型之后我们先新建一个默认工作流。之后创建如下节点：
加载原始输入图像，作为ControlNet的参考图像
Add Node -> image -> Load Image
使用Canny边缘检测算法提取输入图像的边缘轮廓，生成黑白边缘图
Add Node -> ControlNet Preprocessors -> Line Extractors -> Canny Edge
加载ControlNet预训练模型文件，如control_v11p_sd15_canny.pth等
Add Node -> loaders -> Load ControlNet Model
将ControlNet模型应用到条件编码上，结合边缘图控制生成过程
Add Node -> conditioning -> controlnet -> Apply ControlNet
预览最终生成的图像结果
Add Node -> image -> Preview Image
建好了工作节点之后，我们可以使用Canny Edge为图片生成线图
之后我们对工作流进行整合，从而根据原图生成类似的图片
实际生成的图片如下
使用SDXL版本的ControlNet
SDXL提供了多合一的ControlNet模型，不再需要下载多个文件，只需要使用一个模型即可，能有效节省磁盘空间。
cd ComfyUI/models/controlnet/
wget 'https://huggingface.co/xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0/resolve/main/diffusion_pytorch_model_promax.safetensors'
下载好了之后，我们还是先加载默认工作流，之后创建ControlNet的相关节点。在创建的时候可以使用鼠标左键快速双击，然后在输入框中搜索需要使用的节点。
因为这里需要使用SDXL的模型，所以我们还是使用sd_xl_base_1.0模型，并且搭配LoRA一起使用
参考
本文链接：
https://www.nosuchfield.com/2025/03/31/ComfyUI-Operation-and-Usage/
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